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贪心学院首席AI架构师

├──第01周 开班典礼  |   ├──开班典礼1.mp4  70.31M|   ├──开班典礼2.mp4  72.21M|   └──开班典礼3.mp4  73.84M├──第02周 基础理论及课程介绍  |   ├──lecture1.mp4  193.07M|   ├──lecture2.mp4  153.55M|   ├──review1.mp4  72.21M|   ├──review2.mp4  553.61M|   └──review3.mp4  461.53M├──第03周 并行及分布式框架概述  |   ├──01.框架概述  |   ├──02.代码实战  |   └──03.阅读paper  ├──第04周 环境安装与gitlab的使用  |   ├──01.环境安装与gitlab的使用  |   ├──02.经典并行模式  |   └──03.Speaker-Aware Talking-Head Animation  ├──第05周 卷积结构及其计算  |   ├──01.卷积结构及其计算  |   ├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC  |   └──03.前后向算法  ├──第06周 目标检测算法  |   ├──01.目标检测算法  |   └──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network  ├──第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发  |   ├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发  |   └──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork  ├──第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作  |   ├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs  |   ├──LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作  |   └──TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体  ├──第09周 个性化语音合成项目技术概览  |   ├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using  |   ├──Lecture 个性化语音合成项目技术概览  |   └──TensorRT SSD 推理  ├──第10周 计算图表示及优化  |   ├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks  |   └──计算图表示及优化  ├──第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture  |   ├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2  |   ├──2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建  |   ├──3-Workshop Rethinking the Smaller  |   └──4-Workshop 代码练习  ├──第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture  |   ├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4  108.82M|   ├──Tacotron2合成模型实现1.mp4  67.94M|   ├──Tacotron2合成模型实现2.mp4  263.98M|   ├──声码器Wave序列生成算法实战1.mp4  145.56M|   ├──声码器Wave序列生成算法实战2.mp4  200.38M|   ├──声码器Wave序列生成算法实战3.mp4  182.12M|   └──声码器Wave序列生成算法实战4.mp4  211.22M├──第13周 tensorrt实战  |   ├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4  76.51M|   ├──tensorrt实战1.mp4  191.30M|   ├──tensorrt实战2.mp4  254.85M|   ├──tensorrt实战3.mp4  151.33M|   ├──tensorrt实战4.mp4  328.96M|   └──tensorrt实战5.mp4  306.63M├──第14周 推荐系统概览  |   ├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4  129.02M|   ├──常用Attention的实现1.mp4  45.81M|   ├──常用Attention的实现2.mp4  169.20M|   ├──推荐系统概览1.mp4  178.44M|   ├──推荐系统概览2.mp4  133.73M|   ├──推荐系统概览3.mp4  213.93M|   ├──推荐系统概览4.mp4  248.53M|   ├──作业讲解1.mp4  53.25M|   └──作业讲解2.mp4  174.90M├──第15周 分布式参数服务器  |   ├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4  86.91M|   ├──Horovodtensorflow应用1.mp4  51.37M|   ├──Horovodtensorflow应用2.mp4  151.91M|   ├──分布式参数服务器1.mp4  148.62M|   ├──分布式参数服务器2.mp4  144.48M|   ├──分布式参数服务器3.mp4  191.60M|   └──分布式参数服务器4.mp4  168.73M├──第16周 分布式推荐系统实战  |   ├──Difacto中SGD算法的实现1.mp4  118.58M|   ├──Difacto中SGD算法的实现2.mp4  83.10M|   ├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4  147.34M|   ├──Mixed Precision Training.mp4  75.66M|   ├──分布式推荐系统实战1.mp4  108.52M|   ├──分布式推荐系统实战2.mp4  97.71M|   ├──分布式推荐系统实战3.mp4  119.08M|   ├──分布式推荐系统实战4.mp4  74.30M|   ├──分布式推荐系统实战5.mp4  157.48M|   ├──深度学习框架技术-1.mp4  174.41M|   ├──深度学习框架技术-2.mp4  180.82M|   ├──深度学习框架技术-3.mp4  114.44M|   └──深度学习框架技术-4.mp4  108.61M├──第17周 训练加速高级技术1  |   ├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4  125.55M|   ├──TNN高效存储管理机制-1.mp4  111.50M|   ├──TNN高效存储管理机制-2.mp4  130.82M|   ├──训练及预测加速高级技术-1.mp4  48.01M|   ├──训练及预测加速高级技术-2.mp4  110.49M|   ├──训练及预测加速高级技术-3.mp4  81.06M|   ├──训练及预测加速高级技术-4.mp4  130.31M|   ├──训练及预测加速高级技术-5.mp4  76.80M|   └──训练及预测加速高级技术-6.mp4  236.74M├──第18周 训练及预测加速高级技术  |   ├──模型压缩技术实现-1.mp4  68.00M|   ├──模型压缩技术实现-2.mp4  112.14M|   ├──训练加速高级技术1-1.mp4  82.47M|   ├──训练加速高级技术1-2.mp4  70.43M|   ├──训练加速高级技术1-3.mp4  120.05M|   ├──训练加速高级技术1-4.mp4  104.96M|   ├──训练加速高级技术1-5.mp4  166.27M|   └──训练加速高级技术1-6.mp4  140.12M└──第19周 最后一课  |   ├──Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4  102.21M|   ├──最后一课-1.mp4  47.53M|   └──最后一课-2.mp4  57.14M

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